華南人民抗戰歷史專題展在廣州開幕
2026-02-28 05:43 5,472次浏览陽泉8月11日電(範麗芳 範舒琪)「這是我第一次參觀有關抗日戰爭的紀念館，親眼看到這些武器和場景復原，更真實地感受到戰鬥的激烈和先輩們的英勇無畏。」新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿圖什市哈拉峻鄉謝依特小學的阿依喬麗克參觀百團大戰紀念館後表示，這場戰役讓她深刻理解了中華民族團結抗爭的偉大力量。 「石榴籽一家親」2025年晉疆青少年融情夏令營活動正在山西舉行，來自謝依特小學的22名師生與山西籍西部計劃志願者代表攜手走進位於山西陽泉的百團大戰紀念館，緬懷抗戰先烈。 新疆學生在劉慈欣科幻文學館與當地少先隊員交流。薛二偉 攝 1940年8月，為粉碎侵華日軍的「囚籠政策」，中國共產黨領導的八路軍在華北發動了百團大戰。這是全民族抗戰以來八路軍在華北發動的規模最大、持續時間最長的一次戰略性進攻戰役，陽泉正是戰役第一階段的主戰場。 巍峨的陽泉獅腦山上，百團大戰紀念碑莊嚴矗立。紀念館內，470餘幅珍貴歷史圖片、2000餘件實物展品以及10餘處生動的情景再現，詳細記錄了戰役的決策、部署和艱苦卓絕的戰鬥過程，深深震撼了現場每一位參觀者。 「看到革命先輩們在那麼艱苦的條件下，為了保衛國家奮不顧身，真的很感動。」學生塔拉依別克說，這次參觀讓他對課本上的歷史有了更直觀、更深刻的認識，「作為新時代的青少年，我們要銘記這段歷史，珍惜來之不易的和平。」 隨後，學生們轉赴「陽泉記憶·1947」文化園，開啟另一段時光之旅。這裡由陽泉老工業廠房改造而成，通過老照片、舊機器、生活場景復原等方式，生動展現了陽泉作為「煤鐵之鄉」的工業發展脈絡和城市變遷。 在劉慈欣科幻文學館，新疆少年們不僅被這位從陽泉走向世界的科幻大師的想像力所吸引，還與陽泉當地的少先隊員舉行了結對儀式，兩地青少年互贈禮物、交流學習生活，在同學們依依不捨地揮手告別中友誼的種子悄然播下。 這不僅是一堂生動的歷史課和城市認知課，更是一次深刻的愛國主義和民族團結教育。帶隊老師李磊說：「與書本上不同，孩子們能真切感受今天的美好生活來之不易，這堂課將激勵他們傳承紅色基因、勇擔時代使命。」(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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